Emociones

Racionalidad no es lo mismo que eficiencia: los datos de los teléfonos móviles muestran cómo navegamos en las ciudades

Los caminos de las personas se registran en sus teléfonos móviles. Los datos anónimos de miles de teléfonos muestran los viajes de las personas en Boston (arriba) y San Francisco (abajo). Carlo Ratti, CC BY-ND

Piense en su caminata matutina al trabajo, la escuela o su café favorito. ¿Está tomando la ruta más corta a su destino? Según la investigación de big data que hemos realizado mis colegas y yo, la respuesta es no: los cerebros de las personas no están conectados para una navegación óptima.

En lugar de calcular el camino más corto, las personas intentan apuntar directamente a su destino, lo llamamos el «camino más agudo», incluso si ese no es el camino más eficiente a seguir.

Como investigador que estudia los entornos urbanos y el comportamiento humano, siempre me ha interesado cómo las personas experimentan las ciudades y cómo este estudio puede informar a los investigadores sobre la naturaleza humana y nuestra evolución.

Persiguiendo una corazonada

Mucho antes de que pudiera realizar un experimento, tuve una corazonada. Hace veinte años era estudiante en la Universidad de Cambridge y me di cuenta de que el camino que tomé entre mi habitación en Darwin College y mi departamento en Chaucer Road eran en realidad dos caminos diferentes. Daría una vuelta en el camino a Chaucer. Uno más de camino a casa.

Ciertamente, una ruta era más eficiente que la otra, pero había pasado a adaptar dos, una para cada dirección. Constantemente me contradecía a sí mismo, un hallazgo pequeño pero frustrante para un estudiante que dedica su vida al pensamiento racional. ¿Fui solo yo o mis compañeros de clase, y mis semejantes, hicieron lo mismo?

Hace unos 10 años encontré herramientas que podrían ayudarme a responder mi pregunta. En el Senseable City Lab del Instituto de Tecnología de Massachusetts, fuimos pioneros en la ciencia de comprender las ciudades mediante el análisis de macrodatos, y especialmente los rastros digitales de los teléfonos móviles. Al estudiar la movilidad humana, encontramos que las rutas de las personas generalmente no eran conservadoras;

Pero la tecnología y los métodos de análisis de la época nos impidieron descubrir más: en 2011 no pudimos distinguir de manera confiable a un peatón de un automóvil. Estábamos cerca, pero todavía a unos pocos pasos tecnológicos, para resolver el rompecabezas de la navegación humana en las ciudades.

Grandes ciudades, big data

Con acceso a conjuntos de datos de un tamaño y una precisión sin precedentes, hoy podemos ir aún más lejos. Todos los teléfonos inteligentes y aplicaciones recopilan miles de puntos de datos todos los días. En colaboración con colegas del Departamento de Ciencias Cerebrales y Cognitivas del MIT y otros científicos internacionales, analizamos una enorme base de datos de patrones de peatones anonimizados en San Francisco y Boston. Nuestros resultados tienen en cuenta preguntas que mi yo joven en Cambridge no sabía cómo hacer.

Después de analizar el movimiento de los peatones, quedó claro que no soy el único que navega así: los humanos no son los mejores navegantes. Después de considerar las posibles interrupciones de las personas que dejan que Google Maps elija su camino, nuestro análisis de nuestros grandes conjuntos de datos condujo a varios descubrimientos interrelacionados.

Primero, las personas se desvían constantemente del camino más corto y nuestras desviaciones aumentan en distancias más largas. Es probable que este hallazgo sea intuitivo. Investigaciones anteriores han demostrado cómo las personas confían en los puntos de referencia y calculan mal la longitud de las calles.

Nuestro estudio pudo ir un paso más allá: desarrollar un modelo que pueda predecir con precisión los caminos ligeramente irracionales que encontramos en nuestros datos. Descubrimos que el modelo más predictivo, que es el tipo más común de navegación urbana, no era la ruta más rápida, sino que intentaba minimizar el ángulo entre la dirección de viaje de una persona y la línea desde esa persona hasta su destino.

Este resultado parece ser constante en todas las ciudades. Encontramos evidencia de que los cochecitos intentaron minimizar este ángulo tanto en las famosas calles sinuosas de Boston como en la ordenada cuadrícula de San Francisco. Los científicos han registrado comportamientos similares en animales, conocidos en la literatura de investigación como navegación basada en vectores. Quizás todo el reino animal comparte las tendencias idiosincrásicas que me desconcertaron camino al trabajo.

Evolución: de la sabana al smartphone

¿Por qué todo el mundo podría viajar así? Quizás el deseo de apuntar en la dirección correcta sea un legado de la evolución. En la sabana, calcular la ruta más corta y avistar el objetivo directamente habría producido resultados muy similares. Solo hoy las limitaciones de la vida urbana (tráfico, multitudes y calles sinuosas) dejan más claro que la taquigrafía de las personas no es del todo óptima.

Sin embargo, la navegación basada en vectores puede tener sus encantos. La evolución es una historia de compromiso, no de optimización, y la carga cognitiva de encontrar un camino perfecto en lugar de depender del método de señalización más simple puede no valer la pena ahorrar unos minutos. Después de todo, los primeros humanos necesitaban retener sus cerebros para evitar pisotear a los elefantes, al igual que las personas de hoy en día deben concentrarse en evitar los SUV agresivos. Este sistema imperfecto ha sido suficientemente bueno durante incontables generaciones.

Sin embargo, la gente ya no camina sola y ya no piensa sola. Están cada vez más conectados a las tecnologías digitales, por lo que los teléfonos son extensiones de sus cuerpos. Algunos han argumentado que los humanos se convierten en cyborgs.

Este experimento nos recuerda el truco: las prótesis tecnológicas no piensan como sus creadores. Las computadoras son perfectamente racionales. Hacen exactamente lo que el código les dice que hagan. Los cerebros, por otro lado, logran una «racionalidad limitada» de compromisos «suficientemente buenos» y necesarios. A medida que estas dos entidades distintas se entrelazan y chocan cada vez más, en Google Maps, Facebook o en un automóvil autónomo, es importante recordar en qué se diferencian entre sí.

Mirando hacia atrás en mis días de estudiante, es un pensamiento aleccionador que el código fuente biológico de la humanidad se parezca mucho más al de una rata en la calle que al de la computadora en nuestros bolsillos. Cuanta más gente se conecta con la tecnología, más importante se vuelve desarrollar tecnologías que tengan en cuenta las irracionalidades e idiosincrasias humanas.

– arquitecto e ingeniero capacitado, Profesor Carlo Ratti enseña en el Instituto de Tecnología de Massachusetts, donde dirige el Senseable City Lab. Este artículo se publicó originalmente en The Conversation.

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